Shop menü

SPECIÁLIS CHIPPEL GYORSÍTJA AZ MI-SZÁMÍTÁSOKAT A GOOGLE

Az apró EDGE TPU lapkát használó eszközök jelentősen gyorsítják a neurális hálózatok működését, mindezt energiahatékonyan teszik.
Víg Ferenc (J.o.k.e.r)
Víg Ferenc (J.o.k.e.r)
Speciális chippel gyorsítja az MI-számításokat a Google

A Google két új kiegészítőt mutatott be, amelyek apró méretben és alacsony fogyasztással segítenek, a mesterséges intelligenciával kapcsolatos számítások elvégzésére.

Galéria megnyitása
Hogy pontosan milyen területekre jó egy efféle kiegészítő? Például segíthet a biztonsági kameráknak felismerni a különböző objektumokat, így belső megfigyelőrendszer esetén nincs szükség felhő alapú kapcsolatra, ami sok esetben lehet fontos szempont. Ugyanakkor akár karbantartás esedékességére figyelmeztető rendszer is támaszkodhat efféle megoldásokra, de hangfelismerésre, gépi látásra, anomáliák érzékelésére, illetve sok egyéb dologra is lehet használni az EDGE TPU alapú megoldásokat. Ezek ráadásul nem csak a speciális célhardverre (ASIC), hanem nyílt szoftverre és jó minőségű AI algoritmusokra is támaszkodhatnak, így az AI megoldások telepítése egyszerűbb és zökkenőmentesebb lehet.

Az EDGE TPU jelenleg két formában kapható. Az első a Coral Dev Board, ami egy Raspberry Pi méretű, aktív hűtéssel ellátott fejlesztői alaplap. A nyomtatott áramköri lapon a jól ismert Cloud TPU energiatakarékos változata, az Edge TPU teljesít szolgálatot, ami segíthet az IoT eszközöknek abban, hogy helyi feldolgozás mellett, felhő igénye nélkül elemezhessék a különböző adatokat.

A fejlesztőknek szánt Coral Dev Board alapját egy négymagos ARM Cortex-A53-as processzor adja, amihez ARM Cortex-M4F mag, illetve Vivante GC7000 Lite GPU társul. Ezek összeköttetésben vannak a Googel EDGE TPU-val, ami egy speciális AI társprocesszor, teljesítménye akár a 4 billió TOP/s-ot is elérhető, vagyis másodpercenként akár 4 billió műveletet is el tud végezni. Magán a fejlesztőlapon van még 1 GB-nyi LPDDR4-es rendszermemória, 8 GB-nyi eMMC alapú tárhely, valamint 2x2 802.11ac WiFi és Bluetooth 4.1 vezérlő is. A vezetékes kommunikációt Gigabites Ethernet port segíti, videó kimenet formájában pedig egy HDMI 2.0a port áll rendelkezésre. Ezeken felül 40 GPIO csatlakozót, 3,5 milliméteres TRRS audió portot, MIPI-DSI kijelző és MIPI-CSI2 kamera csatlakozókat, valamint digitális PDM mikrofonokat is kapunk, a tápellátást pedig USB-C porton keresztül oldhatjuk meg. Az apró rendszeren Debian Linux futhat, a gépi tanulással kapcsolatos feladatokat pedig a TensorFlow Lite szoftveres keretrendszerre bízhatjuk. Az új fejlesztői lap 149,99 dollárba kerül.

Aki egy könnyebben kezelhető, kompaktabb megoldásra vágyik, amit noteszgéphez, asztali PC-hez, illetve akár Raspberry Pi 3-hoz is csatlakoztatni lehet, választhatja a Coral USB Accelerator névre keresztelt megoldást. Ez a változat kompaktabb, mindössze egyetlen 5 Gbps-os USB-C portot igényel, cserébe viszont ugyancsak segít a mesterséges intelligenciával kapcsolatos terhelésformák gyorsításában. A pendrive-nál alig nagyobb eszköz fedélzetén Cortex-M0+ alapú rendszer dolgozik, ami 32 MHz-es órajelen ketyeg. Az egység 16 KB-nyi ECC Flash memóriával, valamint 2 KB-nyi memóriával büszkélkedik. Az USB-s eszközt kiszolgáló 64-bites ARM vagy 64-bites X86 alapú rendszer Debian Linuxot futtathat, természetesen a TensorFlow Lite keretrendszerrel karöltve. A Google szerint az Edge TPU képes a legfejlettebb mobil vision modellek futtatására is, például a MobileNet v2-t akár 100 FPS feletti sebességgel is kezelheti, és mindezt energiahatékony kivitelben teszi. A 30 milliméter széles és 65 milliméter hosszú Coral USB Accelerator már elérhető, ára 74,99 dollár.

Neked ajánljuk

    Tesztek

      Kapcsolódó cikkek

      Vissza az oldal tetejére